在游戏行业中的两家著名公司，Spopely and Niantic具有不同的方法来处理玩家数据，反映其不同的业务模型和技术重点。
Spopely的玩家数据方法
以Marvel Strike Force和Star Trek Fleet Command等游戏而闻名，强调了数据驱动的策略。这种方法涉及对玩家行为的细致分析，包括游戏机制和应用内购买，以连续完善和优化游戏体验[4] [9]。 Spopely对直接面对消费者(D2C)网络商店的使用允许其收集第一方数据，例如电子邮件地址，这对于目标营销活动至关重要，并且与玩家直接沟通至关重要[1]。在传统的广告通道限制对此类信息的访问[1]的IDFA环境中，此数据是无价的。
Spopely的基础架构包括高级数据分析系统，可为用户行为提供实时见解，从而快速调整游戏内容和功能[4]。这种对数据分析的关注是卓越成功的核心，使其能够保持高度的用户参与度并有效地适应市场趋势[9]。
Niantic的玩家数据方法
PokâNoMon Go背后的开发人员Niantic以根本不同的方式使用玩家数据。 Niantic并没有专注于游戏中的行为和营销分析，而是利用其增强现实游戏的基于位置的数据来构建大型地理空间模型(LGM)** [2] [5]。该模型利用玩家的地理定位信息和视觉扫描来创建对物理世界的详细，基于位置的理解[5] [8]。收集的数据有助于Niantic开发AI模型，这些模型可以绘制和理解现实世界的空间，从而增强其增强现实体验[5]。
Niantic的方法更多地是在使用玩家互动来构建更广泛的技术能力，特别是空间智能，而不是仅用于游戏优化或营销[5]。尽管Niantic确实收集了个人数据，例如位置信息，但它强调该数据未出售给第三方[5]。
##密钥差异
- 数据使用的目的：稳定地使用数据进行游戏优化和营销，而Niantic专注于为空间智能开发AI模型。
- 收集的数据类型：卓越收集游戏内行为和第一方数据(例如电子邮件地址)，而Niantic收集地理位置数据和视觉扫描。
- 技术重点：卓越强调实时分析和游戏更新，而Niantic正在建立一个大规模的地理空间模型，以增强现实的增强。
总而言之，Scopely的方法集中在通过数据驱动的决策来增强游戏体验，而Niantic使用玩家数据来推进其AI和映射技术，反映了游戏行业的不同战略优先级。
引用：
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-strategy-exploring-the-the-star-trek-fleet-command-command-marvel-marvel-strike-force-web store
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/go-turns-player-data-into-real-world-ai-navigator
[3] https://tagn.wordpress.com/category/entertainment/page/2/
[4] https://vizologi.com/business-strategy-canvas/scopely-business-model-canvas/
[5] https://www.usatoday.com/story/tech/2024/11/11/23/niantic-pokemon-go-data-data-ai-map/76488340007/
[6] https://www.videogamesindustryme.com/p/how-video-games-became-a-front-of--front-com-front-com
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-5-pb-data-platform-to-the-modern-data stack
[8] https://www.pocket-lint.com/niantic-pokemon-go-lgm-data/
[9] https://canvasbusinessmodel.com/blogs/growth-strategy/scopely-growth-strategy
